non-rigid shape matching | BriefGPT

关键词non-rigid shape matching

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内存可扩展的简化功能映射学习
通过提出的新型记忆可扩展和高效的功能映射学习流程，从而避免在内存中存储点映射，该方法通过可比较的结果证明其在效率和数值稳定性方面更为简化和高效，同时在具有挑战性的场景中实现接近于最先进技术的结果。
PDF3 months ago
非刚性形状运动学（SNK）：通过无监督函数映射规范重建的非刚性形状匹配的零样本方法
Shape Non-rigid Kinematics (SNK) 是一种新的零样本非刚性形状匹配方法，无需大量训练或基准数据，通过使用编码器 - 解码器架构对单一形状对进行基于重建的策略变形，预测出无监督的功能映射并转换为点对点映射，以实现
PDF4 months ago
CVPR无监督形状对应学习中高效最优传输和功能映射的集成
计算机视觉和图形领域，使用功能映射和最优传输处理非刚性形状匹配问题，采用切片沃舍尔斯坦距离作为最优传输度量，在无监督形状匹配框架中通过功能映射正则化和源自切片沃舍尔斯坦距离的最优传输损失增强形状特征对齐，同时采用熵正则化最优传输的自适应细化
PDF4 months ago
基于变形引导的非刚性形状匹配无监督方法
我们提出了一种无监督数据驱动的方法用于非刚性形状匹配，通过建立层次化基于补丁的形状表示和约束形状匹配的 3D 近刚性变形模型，实现了对噪声和变形具有鲁棒性的匹配。实验证明，相比最先进的方法在原始 3D 扫描数据上获得了显著更好的结果，并在标
PDF7 months ago
深度方向感知的功能图：解决形状匹配中的对称问题
本论文提出了一种基于 DiffusionNet 的新型深度学习方法，用于非刚性形状匹配，在不使用不稳定的外在描述符的情况下，通过向量场损失函数实现方向保持的同时学习方向感知特征。
PDF2 years ago
CVPRMINA: 非刚性形状对齐的凸混合整数规划
我们提出了一个凸混合整数规划的框架，使用一种基于低维离散模型的新型形状变形模型完成非刚性形状匹配，并在实验中证明优于现有方法，同时具有良好的性质。
PDF4 years ago
稀疏建模内在对应关系
我们提出了一种新的基于稀疏建模方法的非刚性形状匹配算法，通过检测可重复区域，建立形状间的精确对应关系，并以非常完美的表现在标准基准数据集上得到了定量和定性的评估。
PDF12 years ago